この集中講義では、現代のデータ解析で欠かすことのできない機械学習の手法について、特に、高次元データに対する漸近的性質を学習する。科学と情報化の進展に伴い、多くの特徴量を観測することが可能となった。これに伴い、データの形態はますます複雑化し、データの高次元化が進んでいる。機械学習はこのような高次元データの解析手法として有用であることが知られ、盛んに研究されている。標本数が特徴量数より大きいという前提が崩れる場合には、従来の手法の見直しが必要となる。そこで、機械学習の基礎理論と高次元統計解析の方法論について学ぶことで、高次元データ解析のための機械学習を学習する。この集中講義の主題は、「ラプラシアンの固有値を最大化する計量はユークリッド空間へのよい等長埋め込みをもつ」という命題である。コンパクト多様体において、面積1のリーマン計量をすべて動かしてラプラシアンの第1固有値を最大化する問題(問題A)、およびリーマン計量と体積要素の対(滑らかな測度距離構造)に対する類似の問題(問題B)を考える。問題Aについて、これまでに知られている結果を概観し、とくに、閉曲面上の最大化計量が球面内の極小曲面の誘導計量として実現できるというNadirashviliの定理について詳しく解説する。次に、問題Bについて、リーマン多様体の等長埋め込みとの関係を中心に解説し、Nadirashviliの定理の類似を定式化して証明する。この定理は、問題Bが解けると、よい等長埋め込みが得られることを主張する。:この講義は双曲幾何学の手法によるタイヒミュラー空間論の概説である。前半では,双曲幾何が展開する双曲空間の定義とそのポアンカレ・モデルやクライン・モデルの紹介し,続いて等長変換(メビウス変換)の性質と等長変換群の離散部分群を扱う。後半は,双曲三角法の基本事項や双曲多角形の合同類について説明した後,双曲曲面の変形空間であるタイヒミュラー空間を導入する。タイヒミュラー空間論が及ぶ範囲は広いが,とくにフェンチェル・ニールセン座標などの大域座標系やマクシェーン恒等式などを中心的話題として取り上げる。その内容を前提としない予定である.備考:全学計算機(サテライト)端末を用いた実習を予定しているので、履修者は全学計算機のアカウントを確認しておくこと。本講義は教育研究科の授業科目ですが、他研究科の学生も単位を修得できる場合があります。詳細は各専攻事務室へ相談してください。NetCommons。